## ANALISA  DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENINGKATKAN CROSS SELLING DAN UP SELLING (STUDI KASUS RUMAH MAKAN MAS NUR PURWAKARTA)
Tika Dewi Astuti 1 , Teguh Iman Hermanto 2 , Ismi Kaniawulan³. Teknik Informatika, STT Wastukancana 1 . email: tikadewiastuti0@gmail.com 1 , email: hermantoteguh@gmail.com 2 , email: kaniawulan@gmail.com ³.

## Abstrak
Data Mining merupakan proses analisa  data untuk menemukan suatu pola dari kumpulan data. Data mining mampu menganalisa data menjadi suatu informasi berupa pola  yang  berguna  untuk  membantu  manager  perusahaan  dalam  proses  pengambilan keputusan bisnis seperti menentukan Cross Selling dan Up Selling . Dengan penerapan analisis  asosiasi  atau association  rule diharapkan  dapat  ditemukan  aturan  asosiatif antara  suatu  kombinasi item .  Sehingga  didapatkan  suatu  pengetahuan  penerapan konsep  analisis  asosiasi  mining  melalui  pencarian support dan confidence dan penerapan  kaidah candidate  generation dalam  bentuk k-frequent item  set pada penjualan makanan dan minuman di Rumah Makan MAS NUR Purwakarta. Metode  yang  digunakan  dalam  proses  data  mining  ini  adalah  KDD (Knowledge  Discovery  in  Databases) tahapan  KDD  meliputi Selection,  Proccessing, Transformation, Data Mining, dan Interprestation/ Evaluation serta  algoritma  yang digunakan adalah  Algoritma Apriori  untuk mencari nilai support dan confidance. Dari  hasil  analisis    dihasilkan  sebuah  kesimpulan  yang  didapat  dari penghitungan data  mining dari pembentukan pola pembelian sehingga dapat membantu untuk membuat sebuah strategi bisnis Up Selling dan Cross Seling untuk menigkatkan penjualan.
Kata  Kunci: Data  Mining, Algoritma    Apriori,  KDD (Knowledge  Discovery  in Databases), Cross Selling dan Up Selling.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi telah memberikan kontribusi pada cepatnya pertumbuhan  jumlah  data  yang  dikumpulkan  dan  disimpan dalam  basis  data berukuran besar (gunung data). Dibutuhkan sebuah metode atau teknik yang dapat merubah  gunungan  data  tersebut  menjadi  sebuah  informasi  berharga  atau pengetahuan (knowledge) yang  bermanfaat  untuk  mendukung  pengambilan keputusan  bisnis.  Suatu  teknologi  yang  dapat  digunakan  untuk  mewujudkannya adalah  data  mining.  Data  mining  adalah  proses  mencari  pola  atau  informasi menarik  dalam  data  terpilih  dengan  menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu.
Salah satu metode yang seringkali digunakan dalam teknologi data mining adalah metode asosiasi atau association rule mining. Di dalam bidang usaha retail metode association rule mining ini lebih dikenal dengan istilah analisa keranjang belanja (market  basket  analysis). Dalam  persaingan  dunia  bisnis  sekarang ini  menuntut para  pelakunya  untuk  senantiasa  mengembangkan  bisnis  mereka  dan  juga  agar selalu  bertahan  dalam  persaingan.  Untuk  memenuhi  kebutuhan  tersebut  terdapat beberapa  hal  yang  bisa  dijalankan  salah  satunya  dengan  melakukan  analisis  data perusahaan.
Dalam penelitian ini penulis akan mencoba untuk melakukan suatu eksperimen terhadap  data  transaksi  penjualan  makanan  dan  minuman    yang  dilakukan  pada Rumah  Makan  MAS  NUR  Purwakarta  dengan  memanfaatkan  data  transakasi pembelian menu-menu makanan dan minuman, yang dimana aktivitas transaksi dan pelayanan  terhadap  konsumen  setiap  harinya  semakin  lama  semakin  tinggi, sehingga tanpa disadari hal ini dapat menimbulkan tumpukan data transaksi  yang semakin besar. Dalam sisi penjualan di butuhkan suatu strategi bisnis agar Rumah Makan  Mas  Nur  dapat  menentukan  makanan  apa  yang  harus  ditawarkan  kepada pelanggan  berdasarkan  data  transaksi  serta  menu  yang  dapat  ditingkatkan penjualannya.  Data  yang  akan  dianalisis  merupakan  kumpulan  data  transaksi pembelian  yaitu pada bulan Januari 2017 sampai Maret  2017.  Untuk mengetahui jenis  menu    apa  saja  yang  dibeli  oleh  para  konsumen,  dilakukan  teknik  analisis keranjang  pasar (  Market  Basket  Analysis) yaitu  analisis  dari  kebiasaan  membeli konsumen,  tujuannya  adalah  untuk  menemukan  sejumlah item makanan  dan minuman  yang  dibeli  dalam  waktu  bersamaan  dalam  setiap  transaksi  pembelian. Selanjutnya dilakukan pembentukan association rule / aturan asosiasi berdasarkan jumlah  kemunculan item dalam  transaksi  sehingga  diperoleh  makanan  dan minuman apa saja yang sering dibeli oleh customer secara bersamaan serta dapat menjadi strategi bisnis cross selling dan up selling. Dengan  penerapan  analisis asosiasi atau association  rule mining  pada penelitian ini, diharapkan dapat ditemukan aturan asosiasi antara suatu kombinasi item .  Sehingga  didapatkan  suatu pengetahuan  penerapan  konsep analisis  asosiasi mining melalui pencarian support dan confidence dan penerapan kaidah candidate generation dalam bentuk k-frequent itemset pada penjualan makanan dan minuman di Rumah Makan MAS NUR Purwakarta. Dengan mencermati permasalahan yang ada  di  Rumah  Makan  MAS  NUR  Purwakarta,  maka  penulis  menyusun  laporan skripsi  ini  dengan  judul “ANALISA DATA  MINING  MENGGUNAKAN ALGORITMA  APRIORI  UNTUK  MENINGKATKAN CROSS  SELLING
DAN UP  SELLING (STUDI  KASUS  RUMAH  MAKAN  MAS  NUR
PURWAKARTA)”.
2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  oleh  penulis  terdiri  dari  metode pengumpulan  data,  dimana  pada tahap   ini dilakukan  Wawancara,  Observasi  dan Studi Pusaka di bagian yang ingin diteliti.

## a. Metode Pengumpulan Data
1. Wawancara.
Metode Wawancara yaitu metode pengumpulan data yang dilakukan dengan cara menanyakan secara  langsung  kepada  Bapak  Saeful  Bahtiar  sebagai pemilik Rumah Makan Mas Nur  untuk memperoleh informasi.
2. Observasi
Tahap  ini  penulis  melakukan  observasi  dengan  melihat  langsung  kegiatan yang  dilakukan  serta  melakukan  pengamatan  langsung  terhadap  objek penelitian  yang  sedang  berjalan  di  Rumah  Makan  MAS  NUR.  Penulis melakukan observasi dengan mengumpulkan informasi berupa data transaksi yang  di  dapat  selama  bulan Januari  2017  sampai  Maret    2017  dengan  data sebanyak 1017 transaksi untuk dianalisa pola pembeliannya.
3. Studi Pustaka
Tahap  ini  merupakan  tahap  pengumpulan  pengetahuan  dari  sumber-sumber seperti  buku  “Kusrini,  luthfi  taufiq  Emha,  (2009),  Algoritma  Data  Mining, Penerbit  Andi,  Yogyakarta”  dan  Jurnal  “Implementasi  Data  Mining Algoritma  Apriori  Pada  Sistem  Persediaan  Alat-Alat  Kesehatan”  oleh Kennedi Tampubolon, Hoga Saragih dan Bobby Reza dari Fakultas Teknik dan  Ilmu  Komputer – Universitas  Bakrie  Kampus  Kuningan  dan  jurnal “Penetapan  Strategi  Penjualan  Menggunakan Association  Rules dalam
Konteks  CRM”  oleh  Bayu  Adhi  Tama*  ,  Fakultas  Ilmu  Komputer,
Universitas  Sriwijaya,      Sumber  pengetahuan  tersebut  dijadikan  sebagai landasan teori untuk dapat mendukung dalam penulisan laporan skripsi ini.

## b. Alat Penelitian
Alat bantu yang digunakan sebagai alat penelitian  adalah sebagai berikut:
1. Satu set Laptop dengan  spesifikasi:
a. RAM 2 GB
b. Harddisk 500 GB
c. Processor  Intel Core i3
2. Perangkat Lunak yang digunakan:
a. Notepad++
b. WEKA version 3.6.13
c. Microsoft Windows 7 Professional 32-bi
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Data Mining menggunakan Algoritma Apriori untuk menentuan Cross Selling dan Up  Selling (  Studi  Kasus  Rumah  Makan  Mas  Nur) dengan mengumpulkan  selama  3  bulan  yaitu  1017  data  transaksi, menggunakan  metode KDD ( Knowledge Discovery in Databases) yang terdiri 5 tahapan :
a. Selection
Dari data tranasaksi yang terkumpul, dilakukan penyeleksian dengan memilih dan    memisahkan data transaksi berdasarkan kategori item yang ditentukan. Proses yang dihasilkan oleh tahapan selection :
1. Sate (Sate Sapi, Sate Kambing, Sate Ayam)
2. Nasi Putih
3. Capcay (Capcay Biasa, Capcay Seafood,Capcay Goreng,Capcay Ceker)
4. Cah  Kangkung  (Cah  Kangkung  Biasa,  Cah  Kangkung  Seafood,  Cah Kangkung Ceker)
5. Kwetiaw (Kwetiaw Biasa, Kwetiaw Seafood, Kwetiaw Ceker)
6. Udang  (Udang  Asam  Manis,  Udang  Saos  tiram,  Udang  Saos  Padang, Udang Tepung).
7. Cumi  (Cumi  Asam  Manis,  Cumi  Saos  Tiram,  Cumi  Saos  Padang,  Cumi Tepung)
8. Kerang  (Kerang  Asam  Manis, Kerang  Saos Tiram,  Kerang  Saos  Padang, Kerang Rebus)
9. Kepiting  (Kepiting  Asam  Manis,  Kepiting  Saos  Tiram,  Kepiting  Saos Padang, Kepiting Rebus)
10. Ikan  Gurame  (Gurame  Asam  Manis,  Gurame  Saos  Tiram,  Gurame  Saos Padang, Gurame Bakar)
11. Kakap  (Kakap  Asam  Manis,  Kakap  Saos  Tiram,  Kakap  Saos  Padang, Kakap Bakar)
12. Kerapu (Kerapu  Asam  Manis, Kerapu  Saos Tiram,  Kerapu  Saos  Padang, Kerapu Bakar)
13. Nila (Nila Asam Manis, Nila Saos Tiram, Nila Saos Padang, Nila Bakar).
14. Ceker  (Ceker  Kuah,  Ceker  Asam  Manis,  Ceker  Saos  Tiram,  Ceker  Saos Padang).
15. Makanan Ringan (Kentang Goreng, Otak-Otak, Sosis Goreng)
16. Minuman  (Aneka  Juice,  Es  Campur, Es  Buah,  Soda  Susu,  Teh  Botol,
Sprite, Fanta, Coca-cola, Teh Manis Panas, Es Teh Manis, Jeruk Panas, Es Jeruk)
b. Preprocessing / Cleaning Data
Data transaksi penjualan terdapat banyak atribut, atribut-atribut tersebut tidak semua  diperlukan  dalam  proses minning ,  maka  dari  itu  perlu  dilakukan pembersihan  / cleaning yang  bertujuan  memilih  atribut  data  yang  menjadi fokus penelitian dan menghapus atribut yang tidak dipakai.
Beberapa atribut yang terdapat pada transaksi penjualan diantaranya : Kasir : Asep ( Nama Kasir ) Tanggal : 12/01/2017 ( Waktu transaksi ) Sate Sapi : ( Nama item yang dibeli ) Nasi putih : ( Nama item yang dibeli ) Gurame Asam Manis : ( Nama item yang dibeli )
Jus Alpukat : ( Nama item yang dibeli ) 1 x @25.000 : 25.000 ( Jumlah Quantity & Harga ) Total : 85.000 ( Total Harga ) Atribut yang akan dipergunakan dalam penelitian hanya sebatas nama
item yang  dibeli  sehingga bentuk  data  transaksi  akan  menjadi  seperti  yang terlihat dibawah ini :
Sate Sapi : ( Nama item yang dibeli ) Nasi putih : ( Nama item yang dibeli ) Gurame Asam Manis : ( Nama item yang dibeli ) Jus Alpukat : ( Nama item yang dibeli )
Setelah itu item-item tersebut akan dimasukan kedalam masing-masing kategori item yang sesuai. Pada data diatas, Sate Sapi termasuk dalam kategori item Sate, Nasi  putih  termasuk  kategori item Nasi, Gurame  Asam  Manis termasuk  kategori item Ikan  Gurame dan  Jus  Alpukat  termasuk  dalam kategori item Minuman . Selanjutnya akan di proses ke tahap berikutnya.
c. Transformation
Tahap transformasi data perlu dilakukan, karena dalam proses minning secara komputerisasi diperlukan bentuk data yang bisa diintegrasikan dengan aplikasi yang  akan  digunakan,  aplikasi  yang  digunakan  adalah  WEKA Tools. Pada aplikasi ini data yang bisa diintegrasikan adalah data yang berekstensi .ARFF ( Atribute-Relation  File  Format )  sehingga  data  akan  disimpan  dalam  bentuk notepad.  Proses  transformasinya  adalah jika item tidak  di  beli  maka  diganti dengan ? (tanda tanya), jika item di beli maka tidak diganti (tetap). d. Data Mining
Pada tahapan data mining ini dilakukan menggunakan algoritma apriori dengan tolls  WEKA.  Setelah  melalui  tahapan  transformation  berupa  data  yang mempunyai format ARFF. Maka data tersebut di eksekusi menggunakan tolls WEKA.
Gambar 1 Hasil pengelolahan data menggunakan metode Apriori
1. sate=sate-sapi minuman=es-jeruk 39 ==> cah_kangkung=cah- kangkung-seafod 39    conf:(1)
2. nasi=nasi-putih cumi=cumi-saos-padang 49 ==> sate=sate-sapi 48 conf:(0.98) 3. cah_kangkung=cah-kangkung-seafod minuman=es-jeruk 41 ==> sate=sate-sapi 39    conf:(0.95)
4. cumi=cumi-saos-padang 62 ==> sate=sate-sapi 56    conf:(0.9)
5. sate=sate-sapi  cumi=cumi-saos-padang  56  ==>  nasi=nasi-putih  48 conf:(0.86)
6. minuman=es-buah 39 ==> sate=sate-sapi 33    conf:(0.85)
7. cumi=cumi-saos-padang 62 ==> nasi=nasi-putih 49    conf:(0.79)
8. capcay=capcay-biasa  udang=udang-tepung  47  ==>  nila=nila-bakar  37 conf:(0.79)
9. cumi=cumi-saos-padang 62 ==> sate=sate-sapi nasi=nasi-putih 48 conf:(0.77) 10. udang=udang-tepung nila=nila-bakar  49  ==>  capcay=capcay- biasa  37
conf:(0.76)
Setelah  mendapatkan  hasil  analisa  dari  WEKA  maka  langkah selanjutnya  adalah menganalisa data  yang  dihasilkan  oleh  WEKA  ke  dalam bentuk  strategi  bisnis  Cross  Selling  dan  Up  selling.  Sehingga  mendapatkan Strategi  Penjualan Cross Selling dan Up Selling.

## e. Interpretation/Evaluation
Pola-pola yang telah diidentifikasi oleh sistem kemudian diterjemahkan atau  diinterprestasikan  ke  dalam  bentuk  yang  bisa  dimengerti  untuk membantu  dalam  perencanaan  strategi  bisnis  bagi  Rumah  Makan  Mas Nur.
Strategi bisnis yang dihasilkan
1. Cross Selling Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari  proses  penghitungan data  mining sebelumnya maka didapatkan hasil yang dapat digunakan untuk sebuah strategi bisnis penjualan sebagai berikut:

## Gambar 2 Peluang Kombinasi Cross Selling
Cross Selling
a. Product Building
Yaitu menentukan produk dan layanan apa yang akan dijual secara bersamaan sebagai sebuah paket penjualan berdasarkan dari perhitungan yang dihasilkan oleh Weka.
Paket yang dihasilkan dari analisis menggunakan Weka ini adalah paket nasi putih, cumi saos padang dan sate sapi.
b. Product Affinity Analysis
Setelah  didapat dari hasil  kombinasi data dari Weka yang meimiliki tingkat confidance diatas  0.7.  Ini  merupakan rule yang    dapat  dipakai    pada    saat menjual yang bisa digunakan untuk menentukan Product Affinity Analysis pada Cross  Selling. Di  bawah  ini    ada  2 asosiation    rule yang  dapat  ditawarkan kepada  konsumen  pada saat membeli seperti : 1. Jika membeli Sate Sapi dan Es Jeruk maka membeli Cah Kangkung Seafod 2. Jika membeli Capcay Biasa dan Udang tepung makan membeli Nila Bakar.

## 2. Up Selling
Dari hasil yang didapatkan dari data transaksi sebanyak 1017 data didapatkan asosiation    rule yang  memiliki  beberapa  produk  komplementer  dengan    nilai (value) yang lebih tinggi dari produk yang bersangkutan. Hal ini mengindikasikan terciptanya peluang untuk menjual secara Up Selling.
Gambar 3 Peluang Kombinasi Up Selling
Asosiation rule yang dihasilkan untuk melakukan Up Selling adalah :
1. Jika membeli Udang Tepung dan Capcay Biasa maka strategi Up Selling yang dilakukan adalah  menawarkan Udang Tepung dan Nila Bakar.
2. Jika membeli Cumi Saos Padang dan Nasi Putih maka strategi Up Selling yang dilakukan adalah  menawarkan Cumi Saos Padang dan Sate Sapi.
3. Jika  membeli  Sate  Sapi  dan  Es  Buah  maka  strategi Up  Selling yang dilakukan adalah menawarkan Sate Sapi dan Es Jeruk.
Berdasarkan  dari  hasil  perhitungan  Weka  maka  dapat  dibuat  bagan  untuk  Strategi Bisnis Cross Selling dan Up Selling seperti yang dilihat pada gambar 3 :

## 4. KESIMPULAN
Berikut  ini  adalah  kesimpulan  yang  didapatkan  penulis  dari  judul  penelitian tentang  Analisa Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk Meningkatkan Cross Selling Dan Up Selling (Studi Kasus Rumah Makan Mas Nur Purwakarta.
Dengan melakukan analisis  data mining menggunakan algoritma apriori dapat pola pembelian dari item – item yang telah terbentuk dalam asosiation  rule, yang dapat membantu dalam pembentukan startegi bisnis Up Selling dan Cross Selling sehingga  dapat  meningkatkan  penjualan.  Hasil  perhitungan  yang  didapatkan  dari analysis data mining tersebut dibuatkan suatu strategi bisnis Cross Selling dan Up Selling contohnya seperti:
1. Cross Selling
Jika  membeli Sate  Sapi  dan  Es  Jeruk  maka  membeli  Cah  Kangkung Seafod.
Gambar 4 Business Rules Cross-selling dan Up-selling

## 2. Up Selling
Jika membeli Udang Tepung dan Capcay Biasa maka strategi Up Selling yang dilakukan adalah  menawarkan Udang Tepung dan Nila Bakar.

## 5. REFERENSI
[1] Tama,  Bayu  A.,  “Analisis  Penetapan Cross-Selling  Product dalam Konteks
Analytical  CRM Menggunakan  Teknik Association  Rules ”, MTI  Thesis, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia, 2008.
[2] Kennedy  Tampubolon,  Hoga  Saragih,  and  Bobby  Reza,  "Implementasi  Data Mining  Algoritma  Apriori  Pada  Sistem  Persediaan  Alat-Alat  Kesehatan” Majalah Ilmiah Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI), vol. 1, p. 93, Oktober 2013.